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絕緣子狀態(tài)分析的方法及裝置的制造方法

文檔序號:9376837閱讀:804來源:國知局
絕緣子狀態(tài)分析的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電力領(lǐng)域,具體而言,涉及一種絕緣子狀態(tài)分析的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)的輸電線路人工巡檢的工作方式一般只能發(fā)現(xiàn)一些地面、桿塔底部的缺陷以及玻璃絕緣子自爆等一些比較簡單易見的缺陷。隨著技術(shù)的進步,飛行器巡檢正逐步取代長期以來輸電線路巡線工作中主要靠人工目測觀察的工作方式。
[0003]社會經(jīng)濟飛速發(fā)展使高電壓、大功率、長距離的輸電線路成為電力系統(tǒng)的動脈,其運行狀態(tài)直接決定電力系統(tǒng)的安全及國家經(jīng)濟的運行,面對輸電線路穿越的地理環(huán)境日趨復(fù)雜,給人工巡檢帶來的眾多困難,飛行器等自動巡檢輸電線路已經(jīng)成為當前電力領(lǐng)域的必然趨勢,尤其是無人機的使用更能進一步壓縮人工成本,提升自動化水平。
[0004]飛行巡檢記錄的紅外、可見光視頻等,從空中進行觀察,有范圍和視寬較大,效率較高,可以不受地域影響等優(yōu)勢。但受目前圖像處理和智能識別技術(shù)的限制,對各種電力線缺陷的處理確認結(jié)果依然不太理想,缺乏對關(guān)鍵部位的智能評價。
[0005]電力線路的絕緣子可以為傳輸電流的導(dǎo)線提供機械支撐并防止電流對地形成通道發(fā)生放電。但這一重要部件由于長期在室外環(huán)境下運行,存在巨大的張力、溫度變化、閃電、飛行物撞擊和老化、銹蝕等影響,出現(xiàn)絕緣子破壞等情況,如不能及時發(fā)現(xiàn)和處理,極有可能造成輸電線路的破壞,引發(fā)停電和經(jīng)濟損失。
[0006]目前絕緣子缺陷檢測的方法很多:王雪在“國內(nèi)高壓絕緣子在線檢測方法綜述”(電瓷避震器,2002年第6期)中詳細講述了各種方法的檢測原理、檢測設(shè)備及其優(yōu)缺點等,根據(jù)絕緣子缺陷漏電的物理特性進行了分析,主要包括接觸式方法中的電壓分布法、漏泄電流檢測法、脈沖電流檢測法及紅外測溫法。這些方法普遍勞動強度大、安全性差、效率較低。
[0007]另一類絕緣子診斷方法是基于圖像識別的方法,根據(jù)圖像視覺特征識別圖像并判定缺陷。視覺特征包括顏色、紋理、形狀特征,依據(jù)這些信息或者這些信息的融合,判定存在的缺陷特征。下面對幾個基于圖像識別的方法進行分析。
[0008]舉例一,基于彩色圖像的玻璃絕緣子缺陷診斷(林聚財?shù)?,電網(wǎng)技術(shù))?;陬伾卣鳈z測絕緣子是否有自爆缺陷,對圖像做平滑和色階運算使顏色特征更加明顯且易于分害I],然后在HIS顏色空間中采用圖像分塊的聯(lián)通域判決方法和動窗口直方圖統(tǒng)計技術(shù),對滑動窗口產(chǎn)生的各分塊直方圖相互之間做直方圖匹配。該方法對背景干擾魯棒性較好,但是當光照變化時不適用。
[0009]舉例二,基于計算機視覺的絕緣子狀態(tài)檢測(葛玉敏,碩士學(xué)位論文)?;陬伾卣鳈z測絕緣子是否存在污穢,根據(jù)圖像的RGB值,進行模糊判斷,檢測絕緣子是否有污穢。該方法只能應(yīng)用于實驗室,當RGB顏色受光照影響,在背景影響下根據(jù)RGB難以判定絕緣子是否存在污穢。
[0010]舉例三,圖像處理技術(shù)在架空線路絕緣子破損檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究(朱珠,碩士學(xué)位論文)。其基于形狀特征檢測絕緣子是否破損,將圓形度、細長度、占空比、長短徑比和hebichef不變矩作為特征向量,判定縱向切線灰度值變化率,判斷瓷瓶是否破損。該方法使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法時間復(fù)雜度較高,無法做到高效能智能巡檢。
[0011]舉例四,航拍絕緣子圖像的提取和識別(劉建友等,傳感器世界),是一種基于形狀特征是被絕緣子、根據(jù)絕緣子與背景的灰度級的差異二值化,運用Hough變化是被橢圓絕緣子。這種方法當背景不是很復(fù)雜且采集到絕緣子是橢圓時才能識別。
[0012]舉例五,基于邊緣檢測的絕緣子裂紋診斷研究(孫晉,碩士學(xué)位論文),介紹了一種基于形狀特征識別絕緣子的方法,應(yīng)用改建的Canny算子提取邊緣,用斜坡函數(shù)來表征絕緣子的邊緣,判斷邊緣圖像中絕緣子的位置,在定位的基礎(chǔ)上根據(jù)是否出現(xiàn)異常窄鏈來判斷有無裂紋產(chǎn)生。由于采集的絕緣子角度的影響,絕緣子串輪廓之間有重合,這種檢測方法在絕緣子定位時不準確,在裂紋檢測時也不準確。
[0013]綜上所述,相關(guān)技術(shù)中無法實現(xiàn)對絕緣子的狀態(tài)進行缺陷識別和綜合評價。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014]針對相關(guān)技術(shù)中無法實現(xiàn)對絕緣子的狀態(tài)進行缺陷識別和綜合評價的問題,本發(fā)明提供了一種絕緣子狀態(tài)分析的方法及裝置,以至少解決上述問題。
[0015]根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供了一種絕緣子狀態(tài)分析的方法,包括:獲取待檢測的絕緣子的監(jiān)控視頻;從所述監(jiān)控視頻的多個視頻幀中識別絕緣子信息;利用從所述多個視頻幀中識別出的絕緣子信息進行多幀運動恢復(fù),得到所述待檢測的絕緣子的三維場景結(jié)構(gòu);將所述三維場景結(jié)構(gòu)與預(yù)先建立的先驗?zāi)P蛨鼍斑M行匹配,將所述先驗?zāi)P蛨鼍扒度氲剿鋈S場景結(jié)構(gòu)中,其中,所述先驗?zāi)P蛨鼍懊枋鏊龃龣z測的絕緣子的標準狀態(tài);根據(jù)嵌入的結(jié)果,將所述多個視頻幀對應(yīng)的圖像與所述先驗?zāi)P蛨鼍爸袑?yīng)的圖像進行疊加;對疊加得到的圖像進行分析,得到所述待檢測的絕緣子的狀態(tài)。
[0016]可選地,從所述監(jiān)控視頻的多個視頻幀中識別絕緣子信息,包括:從連續(xù)的多個第一視頻幀中,識別每個第一視頻幀上的絕緣子信息,并對絕緣子的圖像質(zhì)量進行評價,從中篩選圖像質(zhì)量較高的多個第二視頻幀;分別對所述多個第二視頻幀進行圖像分割和背景處理,除去絕緣子之外的信息,得到包含絕緣子信息的圖像。
[0017]可選地,分別對所述多個第二視頻幀進行圖像分割和背景處理,除去絕緣子之外的信息,得到每個第二視頻幀的絕緣子信息之后,還包括:對圖像分割和背景處理得到的圖像進行增強處理。
[0018]可選地,利用從所述多個視頻幀中識別出的絕緣子信息進行多幀運動恢復(fù),得到所述待檢測的絕緣子的三維場景結(jié)構(gòu),包括:根據(jù)從所述多個視頻幀中識別出的絕緣子信息提取關(guān)鍵特征點;根據(jù)所述關(guān)鍵特征點、每一幀圖像的初始焦距以及圖像傳感器感光元器件的寬度信息,利用預(yù)定的自標定算法和結(jié)構(gòu)運動恢復(fù)算法,恢復(fù)得到所述待檢測的絕緣子的三維場景結(jié)構(gòu)。
[0019]可選地,所述恢復(fù)為一個連續(xù)的二視圖由運動到結(jié)構(gòu)的恢復(fù)。
[0020]可選地,將所述三維場景結(jié)構(gòu)與預(yù)先建立的先驗?zāi)P蛨鼍斑M行匹配,將所述先驗?zāi)P蛨鼍扒度氲剿鋈S場景結(jié)構(gòu)中,包括:進行多幀圖像的密集匹配;利用密集匹配得到的三維點信息與先驗?zāi)P瓦M行匹配,將所述先驗?zāi)P蛨鼍扒度氲剿鋈S場景結(jié)構(gòu)中。
[0021]可選地,根據(jù)嵌入的結(jié)果,將所述多個視頻幀對應(yīng)的圖像與所述先驗?zāi)P蛨鼍爸袑?yīng)的圖像進行疊加,包括:根據(jù)所述嵌入的結(jié)果,將先驗?zāi)P蛨鼍暗男畔⒗妹繋瑘D像的投影姿態(tài)進行投影;將投影后的圖形與視頻幀圖像進行疊加。
[0022]根據(jù)本發(fā)明的另一個方面,提供了一種絕緣子狀態(tài)分析的裝置,包括:獲取模塊,用于獲取待檢測的絕緣子的監(jiān)控視頻;識別模塊,用于從所述監(jiān)控視頻的多個視頻幀中識別絕緣子信息;恢復(fù)模塊,用于利用從所述多個視頻幀中識別出的絕緣子信息進行多幀運動恢復(fù),得到所述待檢測的絕緣子的三維場景結(jié)構(gòu);嵌入模塊,用于將所述三維場景結(jié)構(gòu)與預(yù)先建立的先
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